## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)

## Estimasi Pemberantasan Hama di Kebun Bah Jambi Menggunakan Algoritma Backpropagation
Agung Bimantoro, Sumarno, Heru Satria Tambunan
Teknik Informatika, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1 agungbimantoro927@gmail.com, 2 sumarno@amiktunasbangsa.ac.id, 3 heru@amiktunasbangsa.ac.id Submitted: 15/02/2021 ; Accepted: 26/02/2021 ; Published: 27/02/2021
Abstrak− Kelapa sawit yang merupakan tanaman penghasil minyak sawit terbesar sangat berperan penting bagi kesejahteraan masyarakat  di  Indonesia  karena  banyak  menciptakan  lapangan  kerja.  Tanaman  kelapa  sawit  tidak  terlepas  dari  serangan hama.  Banyaknya  serangan  hama  pada  tanaman  kelapa  sawit  bisa  menyebabkan  penurunan  produksi  buah  bahkan  dapat menyebabkan tanaman  mati.  Pada  penelitian ini,  penulis    melakukan  estimasi  terhadap  jumlah serangan hama  yang  ada  di perkebunan  kelapa  sawit  Unit  Kebun  Bah  Jambi  Sumatera  Utara  dengan  menggunakan  algoritma backpropagation. Data yang digunakan penelitian ini diperoleh langsung dari pihak perkebunan Unit Kebun Bah Jambi. Pada penelitian ini penulis menggunakan  5  pola  arsitektur  ;  2-10-1,  2-12-1,  2-14-1,  2-16-1,  2-16-1.  Dari  kelima  pola  arsitektur  yang  digunakan, diperoleh satu arsitektur terbaik dengan tingkat akurasi 75%, epoch 187 iterasi dalam waktu 4 detik yaitu pola arsitektur 2 - 10-1.
Kata Kunci: Estimasi; Algoritma backpropagation ; Kelapa Sawit; Hama
Abstract− Oil palm, which is the largest palm oil producer, plays an important role in the welfare of the people in Indonesia because it creates many jobs. Oil palm plants cannot be separated from pests. The number of pest attacks on oil palm plants can cause a decrease in fruit production and can even cause the plant to die. In this study, the authors estimated the number of pest attacks in the oil palm plantation Unit Bah Jambi, North Sumatra using the backpropagation algorithm. The data used in this study were obtained directly from the Plantation Unit Bah Jambi plantation. In this study the authors used 5 architectural patterns; 2-10-1, 2-12-1, 2-14-1, 2-16-1, 2-16-1. Of the five architectural patterns used, the best architecture is obtained with an accuracy rate of 75%, 187 epoch iterations in 4 seconds, namely the 2-10-1 architectural pattern.
Keywords : Estimation; Backpropagation Algorithm; Oil Palm; Pests

## 1. PENDAHULUAN
Kelapa  sawit (Elaeis  guineensis  Jacq) merupakan  tanaman  yang  termasuk  golongan  jenis  palma  yang merupakan penghasil minyak dan sebagai bahan baku industri makanan maupun kosmetik. Kelapa sawit sebagai tanaman penghasil minyak sawit  dan juga sebagai  salah satu  tanaman perkebunan yang sangat  menguntungkan sebagai sumber devisa non migas bagi Indonesia. Kelapa sawit merupakan salah satu tanaman perkebunan yang menduduki posisi penting di Indonesia. Hal ini dikarenakan kelapa sawit mampu menciptakan kesempatan kerja yang  mengarah  pada  kesejahteraan  masyarakat.  Saat  ini  perkebunan  kelapa  sawit  di  Indonesia  sudah  semakin berkembang  dan  menjadikan  Indonesia  sebagai  penghasil  utama  minyak  sawit  yang  memproduksi  lebih  dari 44%  minyak  sawit  dunia .  Disamping  banyaknya  keuntungan  yang  dihasilkan  dari  kelapa  sawit  terdapat  juga kerugian yang disebabkan oleh berbagai faktor salah satunya serangan hama.
Hama  merupakan  organisme  pengganggu  yang  menjadi  faktor  penting  yang  harus  diperhatikan  dalam perkebunan  kelapa  sawit.  Perbedaan  hama  dari  penyakit  adalah  kerusakan  yang  ditimbulkan.  Hama menimbulkan  kerusakan fisik  seperti  gesekan, tusukan  dan  lain-lain.  Kerusakan  yang  ditimbulkan hama  cukup besar,  baik  penurunan  produksi  maupun  kematian  tanaman  [1].  Hama  dapat  menyerang  tanaman  mulai  dari pembibitan,  tanaman  belum  menghasilkan,  hingga  tanaman  menghasilkan,  dimana  daya  rusak  masing-masing hama berbeda satu sama lain. Jenis kerusakan hama dapat berakibat langsung pada komoditas, seperti serangan pada buah, daun, batang dan akar. Sumatera Utara yang merupakan salah satu daerah yang ada di Indonesia yang memiliki banyak perkebunan kelapa sawit salah satunya pada Unit Kebun Bah Jambi. Perkebunan unit bah jambi ini juga tidak luput dari serangan hama. Pemeliharaan tanaman yang perlu diperhatikan dalam kegiatan budidaya kelapa  sawit  adalah  pengendalian  hama.  Pengendalian  hama  yang  baik  dapat  meningkatkan  produksi  dan produktivitas  tanaman  kelapa  sawit  pada  unit  kebun  bah  jambi.  Salah  satu  cara  pengendalian  hama  pada perkebunan kelapa sawit di unit kebun bah jambi adalah dengan cara memprediksi jumlah pemberantasan hama pada Unit Kebun Bah Jambi untuk tahun kedepan. Hasil yang diperoleh nantinya dapat dijadikan pertimbangan oleh pihak perkebunan kelapa sawit Unit Kebun Bah Jambi jika serangan hama terus meningkat.
Salah  satu  teknik  yang  baik  digunakan  adalah  jaringan  syaraf  tiruan  dengan  menggunakan  metode backpropagation .  Proses  pembelajaran  jaringan  syaraf  tiruan  adalah  dengan  meniru  sistem  kerja  otak  pada manusia.    Penulisan  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  jumlah  pemberantasan  hama  di  Unit  Kebun  Bah  Jambi, menerapkan metode backpropagation untuk mengestimasi jumlah pemberantasan hama selama beberapa tahun ke depan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Kelapa Sawit

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Tanaman  kelapa  sawit (Elaeis  guineensis  Jacq) merupakan  tumbuhan  tropis  yang  termasuk  tanaman  tahunan golongan palma. Tanaman kelapa sawit berasal dari Negara Afrika Barat. Di Indonesia, Malaysia, Thailand, dan Papua  Nugini  tanaman  kelapa  sawit  juga  dapat  tumbuh  subur.  Hasil  dari  tanaman  kelapa  sawit  berupa  minyak masak,  minyak  industri,  maupun  bahan  bakar.  Minyak  yang  dihasilkan  kelapa  sawit  merupakan  minyak terefisien dibandingkan minyak yang dihasilkan tanaman nabati lainnya sebagai biodiesel.

## 2.2 Hama
Hama  merupakan  semua  jenis  hewan  atau  serangga  yang  bersifat  merusak  tanaman.  Kerusakan  yang ditimbulkan  hama  cukup  besar,  baik  penurunan  produksi  maupun  kematian  tanaman.  Hama  dapat  menyerang tanaman  mulai  dari  pembibitan,  tanaman  belum  menghasilkan,  hingga  tanaman  menghasilkan,  dimana  daya rusak masing-masing hama berbeda satu sama lain[1].

## 2.3 Backpropagation
Backpropagation merupakan  salah  satu  metode  yang  sering  digunakan  dalam  menyelesaikan  masalah-masalah yang  rumit.  Hal  ini  dimungkinkan  karena  jaringan  dengan  metode  ini  dilatih  dengan  menggunakan  metode belajar terbimbing[2]. Backpropagation bekerja melalui proses secara iteratif dengan menggunakan sekumpulan contoh data (data training), membandingkan nilai produksi dari jaringan dengan setiap contoh data. Dalam setiap proses,  bobot  relasi  dalam  jaringan  dimodifikasi  untuk  meminimalkan  nilai Mean  Square  Error (MSE)  antara nilai  prediksi  dari  jaringan  dengan  nilai  sesungguhnya.  Modifikasi  relasi  jaringan  syaraf  tersebut  dilakukan dalam  arah  mundur,  dari output  layer hingga layer pertama  dari hidden  layer sehingga  metode  ini  disebut backpropagation [3]–[5] .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Metode ini berisi penjelasan tentang metode pengumpulan data yang digunakan. Untuk menyelesaikan masalah pada  penelitian  ini  adalah  penulis  melakukan  observasi  ke  unit  kebun  bah  jambi  dengan  tujuan  mendapatkan permasalahan yang jelas serta validasi bahwa data jumlah pemberantasan hama.

## 3.1 Analisis Data
Pada  penerapan  algorotma backpropagation estimasi  jumlah  pemberantasan  hama  di  kebun  bah  jambi, diperlukan data sebagai berikut :
a) Data Input
Pada  penelitian  ini  data  yang  digunakan  diperoleh  dari  Unit  Kebun  Bah  Jambi.  Data  yang  digunakan tahun 2015-2019. Data jumlah peberantasan hama dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 1. Data Jumlah Pemberantasan Hama Di Kebun Bah Jambi Jenis Hama 2015 2016 2017 2018 2019 Ulat Api 861 ekor 1486 ekor 2093 ekor 989 ekor 1292 ekor Ulat Kantong 93 ekor 490 ekor 283 ekor 602 ekor 581 ekor Kumbang Tanduk 867 ekor 1300 ekor 1100 ekor 1197 ekor 978 ekor Tungao Merah 3875 ekor 3645 ekor 3498 ekor 3576 ekor 3652 ekor
b) Normalisasi Data
Sebelum  dilakukan  normalisasi,  data  akan  dibagi  menjadi  2  yaitu  data  pelatihan  ( training) dan  data pengujian (testing) . Data yang sudah dibagi menjadi data pelatihan dapat dilihat pada tabel 2. berikut.
Tabel 2. Data Training Sebelum Dinormalisasi Jenis Hama Jumlah 2015 2016 Target Ulat Api 861 1486 2093 Ulat Kantong 93 490 283 Kumbang Tanduk 867 1300 1100 Tungau Merah 3875 3645 3498
c) Data  pelatihan  ( traning )  yang  sudah  dinormalisasi  dengan  persamaan  yang  sudah  ditentukan  dapat dilihat pada tabel 3. berikut.
Tabel 3. Normalisasi Data Training Jenis Hama Jumlah 2015 2016 Target Ulat Api 0,26245  0,39466  0,52306

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 2, February 2021, Page 222-231 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Jenis Hama Jumlah 2015 2016 Target Ulat Kantong 0,10000  0,18398  0,14019 Kumbang Tanduk 0,26372  0,35531  0,31301 Tungau Merah 0,90000  0,85135  0,82025 d) Data yang sudah dibagi menjadi data pengujian ( testing) dapat dilihat pada tabel 4. berikut.
Tabel 4. Data Testing Sebelum Dinormalisasi Jenis Hama Jumlah 2017 2018 2019 Ulat Api 2093 989 1292 Ulat Kantong 283 602 581 Kumbang Tanduk 1100 1197 978 Tungau Merah 3498 3576 3652 e) Data pengujian ( testing ) yang sudah dinormalisasi dapat dilihat pada tabel 5. berikut.
Tabel 5. Normalisasi Data Testing Jenis Hama Jumlah 2017 2018 Target Ulat Api 0,52980  0,26765  0,33960 Ulat Kantong 0,10000  0,17575  0,17076 Kumbang Tanduk 0,29400  0,31704  0,26503 Tungau Merah 0,86343  0,88195  0,90000
Berdasarkan  tabel-tabel  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  penulis  menggunakan  fungsi  aktivasi sigmoid  biner karena range nilai normalisasi berada diantara 0;1. Data pelatihan dan data pengujian yang sudah dinormalisasi akan  diolah  dengan  menggunakan Software  Matlab  R2011b untuk  mendapatkan  hasil  akurasi  estimasi  jumlah pemberantasan hama.

## 3.2 Diagram Aktifitas Penelitian
Diagram aktifitas berisi tentang bagaimana alur atau tahapan-tahapan pada penelitian yang sedang dilakukan dan keterkaitan antara peneliti dengan software yang digunakan. Pada penelitian ini penulis menggunakan software matlab R2011b untuk melatih data. Berikut ini merupakan gambar alur kerja penelitian ini :
Valid Peneliti Software Menentukan Masalah Menetapkan Tujuan Penelitian Mengumpulkan Data Penelitian dari Badan Pusat Statistik Pematangsiantar Melakukan Validasi Data Pada Badan Pusat Statistik Pematangsiantar Normalisasi data Training dan Testing di excel Menentukan Pola Mengolah Data Training dan Testing di Matlab Menentukan Arsitektur Terbaik di Excel Melakukan Estimasi Melakukan Evaluasi Membuat Kesimpulan dan Saran Tidak Ya Gambar 1 . Diagram Aktifitas Kerja Penelitian
Berdasarkan gambar 1. diatas, dapat  dilihat bahwa penulis memulai penelitian ini dengan menentukan masalah yang akan diteliti dan tujuan penelitian ini dibuat. Setelah masalah ditentukan, maka penulis mengambil data dari Badan  Pusat  Statistik  Pematangsiantar  dan  melakukan  validasi  data.  Apabila  data  sudah  valid  maka  data  akan diproses dengan melakukan normalisasi data training dan data testing pada software Microsoft Excel. Setelah itu menentukan pola, dengan pola yang sudah diperoleh. Data training dan data testing yang sudah ada akan diolah di software  Matlab  R2011b .  Setelah  diperoleh  hasil  akurasi  maka,  lalu  akan  dilakukan  proses  estimasi  dan evaluasi hasil.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)

## 3.3 Pemilihan Arsitektur Terbaik
Data input yang  sudah  dinormalisasi  akan  diolah  dengan  menggunakan software  Matlab  R2011b dengan menyisipkan lapisan tersembunyi ( hidden layer). Pada penelitian ini terdapat lima model arsitektur yaitu 2-10-1, 2-12-1,  2-14-1,    2-16-1,    2-18-1,  dari  ke  Lima  model  tersebut  dapat  diperoleh  satu  model  arsitektur  terbaik dibandingkan dengan model arsitektur lainnya yaitu arsitektur 2-10-1. Model arsitektur dapat di lihat pada tabel 6. dibawah ini
Tabel 6. Arsitektur Backpropagation Algortima Backpropogation No.  Arsitektur Training Testing Epoch  Waktu MSE MSE Akurasi 1 2-10-1 187 00:04 0,000984913  0,264068924 75% 3 2-12-1 2654 00:21 0,000998987  0,256329370 75% 4 2-14-1 3485 00:31 0,000998484  0,255618570 75% 5 2-16-1 207 00:03 0,000998423  0,252622011 75% 5 2-18-1 688 00:06 0,000998659  0,255407510 75%
Berdasarkan  tabel  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  dalam  melakukan  proses  estimasi  jumlah  pemberantasan hama di kebun bah jambi dengan algoritma Backpropagation menggunakan lima arsitektur.

## 3.4 Model Jaringan
Model jaringan terbaik dari pelatihan data yang akan digunakan disajikan pada gambar berikut.
Gambar 2. Data dengan Arsitektur Terbaik 2-10-1
Dari  gambar disajikan diatas merupakan model arsitektur 2-10-1 mempunyai  2 neuron input layer, 10 neuron hidden, 1 output dijelaskan bahwa epoch yang terjadi sebesar 187 dengan lama waktu yang diperlukan 4 detik.

## 3.5 Hasil
Pada  penelitian  ini  untuk  mendapatkan  hasil  dilakukan  2  tahap,  yaitu  tahap  pelatihan  dan  pengujian  data. Masing-masing tahap diberi 4 data hama yang ada di unit kebun Bah Jambi.

## a) Pelatihan dan pengujian data dengan matlab
Dalam  melakukan  pelatihan  dan  pengujian  hasil  dari  pengolahan  data  untuk  memprediksi  jumlah  data pemberantasan  hama  di  unit  kebun  Bah  Jambi,  maka  pengolahan  data  tersebut  juga  akan  diujikan  ke  dalam sistem komputerisasi. Dalam melakukan pengujian data, penulis menggunakan software Matlab R2011. Langkah pertama  yang  harus  dilakukan  dalam  menerapkan  algoritma Backpropagation adalah  membagi  data  yang  akan diuji  menjadi  dua  bagian,  dimana  bagian  pertama  adalah  untuk  data  pelatihan  dan  bagian  kedua  adalah  untuk data pengujian. Data pelatihan jumlah data pemberantasan hama di unit kebun Bah Jambi dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 7. Data Pelatihan Jumlah Pemberantasan Hama Jenis Hama Jumlah 2015 2016 Target Ulat Api 861 1486 2093 Ulat Kantong 93 490 283 Kumbang Tanduk 867 1300 1100 Tungau Merah 3875 3645 3498

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Data Pelatihan jumlah produksi ubi jalar dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 8. Data Pengujian Jumlah Pemberantasan Hama Jenis Hama Jumlah 2017 2018 2019 Ulat Api 2093 989 1292 Ulat Kantong 283 602 581 Kumbang Tanduk 1100 1197 978 Tungau Merah 3498 3576 3652
Sebelum data diuji dalam proses pelatihan, maka langkah-langkah yang perlu dilakukan adalah sebagai berikut :
1) Melakukan normalisasi terhadap data input yang sudah dibagi menjadi data pelatihan dan pengujian dengan menggunakan persamaan yang ada.
2) Setelah  dilakukan  normalisasi,  maka  akan  dilakukan  pelatihan  menggunakan software  Matlab R2011b. Adapun  parameter-parameter  yang  diperlukan  dalam  proses  pelatihan  adalah  sebagai berikut:
a. >> net=newff(minmax(P),[P,T],{‘tansig’,’purelin’},’traingd’); Parameter ini digunakan untuk 1 layer input terdiri dari 2 node, 1 hidden layer yaitu nilai lapisan tersembunyi yang ditentukan, dan 1 layer input terdiri dari 1 node. b. >>net= IW{1,1};
Parameter ini digunakan untuk menapilkan nilai bobot awal dari layer input ke hidden layer . c. >>net.LW{2,1};
Parameter ini digunakan untuk menampilkan nilai bobot awal dari hidden layer ke output layer . d. >>netb{2}; Parameter ini digunakan untuk menampilkan nilai bias awal dari hidden layer ke output layer . e. >>net.trainParam.epochs=10000;
Parameter ini digunakan untuk menentukan jumlah epoch maksimum pelatihan. f. >> net.trainParam.goal=0,001;
Parameter ini digunakan untuk menentukan batas nilai MSE agar iterasi dihentikan. Iterasi akan berhenti jika MSE < batas yang ditentukan dalam net.trainParam.goal atau jumlah epoch yang telah ditentukan dalam net.trainParam.epochs.
g. >>net.trainParam.Lr=0.01;
Parameter  ini  digunakan  untuk  menentukan  laju  pembelajaran  ( ∝ = learning  rate ). Default  = 0,01, semakin besar nilai ∝ , maka semakin cepat pula proses pelatihan. Akan tetapi jika nilai ∝ terlalu besar, maka algoritma menjadi tidak stabil mencapai titik minimum lokal.
h. <<net.trainParam.show=1000;
Parameter  ini  digunakan  untuk  menampilkan  frekuensi  perubahan MSE  (default  : setiap  25 epoch).
i. >>[a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,A,[],[],B)
Parameter ini digunakan untuk melihat keluar yang dihasilkan oleh suatu jaringan. Parameter-parameter yang digunakan pada data input pelatihan dan pengujian sama, hanya saja parameter yang digunakan untuk menghasilkan keluran jaringan pada data input pengujian yaitu sebagai berikut.
>> [a,Pf,af,e,Perf]=sim(net,PP,[],[],TT).
3.  Setelah hasil keluaran target yang diperoleh, langkah selanjutnya yaitu sebagai berikut :
a) Menentukan  nilai  target error .  “Nilai  target error menjadi  nilai  ukur  untuk  pemberhentian, proses pelatihan akan berhenti jika telah memenuhi target error yaitu 0,05” (Tanjung, 2014: 32). Nilai target error dapat diperoleh menggunakan persamaan sebagai berikut :
Nilai Target Error = ( ) jp jp p j T X −   (1)
Keterangan : T jp = nilai keluaran jaringan syaraf
X jp = nilai target dari setiap hasil keluaran
b) Data dengan model arsitektur 2-10-1 Data input yang sudah melalui proses pelatihan dan pengujian menggunakan software Matlab R2011b dengan menyisipkan  lapisan  tersembunyi  ( hidden  layer) .  Model  arsitektur  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  dengan data masukan (input layer) 2 , lapisan tersembunyi (hidden layer) 5, dan menghasilkan 1 lapisan keluaran ( output layer) yaitu,2-10-1,  2-12-1,  2-14-1,  2-16-1,  2-18-1.  Dari  kelima  model  yang  digunakan  penulis  dalam  proses pelatihan menerapkan algoritma backpropagation dengan menggunakan software matlab R2011b,  sampel data dari Unit Kebun Bah Jambi Sumatera Utara. Pada penelitian ini, penulis menyimpulkan bahwa model arsitektur

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 2, February 2021, Page 222-231 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
terbaik adalah model arsitektur 2-10-1 dengan proses perulangan ( epoch) pada saat pelatihan dengan epoch 187 iterasi,  pencapaian  MSE  pada  saat  pengujian  adalah  0,264068924.  Model  arsitektur  ini  yang  akan  digunakan untuk  melakukan  proses  prediksi  jumlah  serangan  hama  di  Unit  Kebun  Bah  Jambi  untuk  5  tahun  kedepan. Adapun data perbandingan dari masing-masing model dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 9. Model Arsitektur Backpropagation Algortima Backpropogation No.  Arsitektur Training Testing Epoch  Waktu MSE MSE Akurasi 1 2-10-1 187 00:04 0,000984913  0,264068924 75% 3 2-12-1 2654 00:21 0,000998987  0,256329370 75% 4 2-14-1 3485 00:31 0,000998484  0,255618570 75% 5 2-16-1 207 00:03 0,000998423  0,252622011 75% 5 2-18-1 688 00:06 0,000998659  0,255407510 75%
Pada tabel diatas dapat disimpulkan bahwa model arsitektur 2-10-1 merupakan model arsitektur terbaik dengan epoch  187  iterasi,  waktu  4  detik,  MSE  0,264068924,  dengan  tingkat  akurasi  75%.  Model  arsitektur  ini  akan diterapkan  dalam  memprediksi  jumlah  serangan  hama  di  Unit  Kebun  Bah  Jambi.  Grafik  data  input  pelatihan jaringan model 2-10-1 dapat dilihat gambar berikut.
Gambar 3. Neural Network Training Model 2-10-1
Pada  gambar  diatas  dapat  dijelaskan  bahwa  epoch  yang  dihasilkan  pada  input  pelatihan  model  2-10-1  sebesar 187 dalam 4 detik.

## c) Arsitektur terbaik dengan 2-10-1
Pada proses pelatihan dan pengujian yang telah dilakukan, diperoleh hasil sebagai berikut :
1) Target
Target  diperoleh  melalui  target  data  pada  normalisasi  pengelompokkan  data  pelatihan  dan  pengujian. Target data untuk data pelatihan dapat dilihat dalam data record target pada tabel berikut :
Tabel 10. Normalisasi Data Training Jenis Hama Jumlah 2015 2016 Target Ulat Api 0,26245 0,39466 0,52306 Ulat Kantong 0,10000 0,18398 0,14019 Kumbang Tanduk 0,26372 0,35531 0,31301 Tungau Merah 0,90000 0,85135 0,82025
Target data untuk data pengujian dapat dilihat dalam data record target pada tabel 11. Berikut:
Tabel 11. Normalisasi Data Testing Jenis Hama Jumlah 2017 2018 Target Ulat Api 0,52980 0,26765 0,33960 Ulat Kantong 0,10000 0,17575 0,17076 Kumbang Tanduk 0,29400 0,31704 0,26503 Tungau Merah 0,86343 0,88195 0,90000

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 2, February 2021, Page 222-231 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
2) Output
Nilai output diperoleh  melalui  proses  pelatihan  dan  pengujian  pada software  Matlab  R2011b dengan parameter-parameter yang sudah ditentukan.
3) Error
Nilai error diperoleh melalui hasil dari pengurangan nilai keluaran (output) jaringan syaraf dengan nilai target.
4) SSE (Sum Square Error)
Nilai SSE diperoleh melalui hasil kuadrat error yang sudah diperoleh. 5) MSE (Mean Square Error)
Nilai MSE diperoleh melalui perbandingan nilai SSE dengan jumlah keseluruhan pola.
6) Nilai Hasil
Nilai  hasil  merupakan  nilai  benar  (1)  dan  salah  (0)  suatu  pola  dimana  hal  ini  merupakan  tolak  ukur bahwa nilai error yang dihasilkan sesuai dengan nilai error yang ditentukan dengan jumlah keseluruhan pola.
7) Persentase Akurasi
Persentase akurasi diperoleh melalui perbandingan nilai hasil dengan jumlah keseluruhan pola.
Hasil  yang  diperoleh  melalui  proses  pelatihan  dan  pengujian  disusun  menjadi  suatu  data  matriks  untuk menghasilakn  suatu  model  arsitektur  terbaik  2-10-1.  Model  arsitektur  2-10-1  dapat  dilihat  pada  Gambar  4 berikut:
Gambar 4. Arsitektur dengan 2-10-1
Pada  gambar  4.  diatas  dapat  dilihat  bahwa  model  arsitektur  2-10-1  menghasilkan  tingkat  akurasi  75%,  MSE 0,26406892.

## 3.6 Pembahasan
Pada  penelitian  ini,  tahap  terakhir  yang  akan  dilakukan  adalah  proses  prediksi  jumlah  pemberantasan  hama  di kebun bah jambi.  Tahapan ini dilakukan dengan melakukan pengujian dengan menerapkan model  arsitektur 2- 10-1 menggunakan software Matlab R2011b, model ini digunakan untuk mengetahui seberapa akuratnya model arsitektur 2-10-1 dalam memperoleh suatu hasil yang diinginkan.
a. Prediksi jumlah pemberantasan hama
Dalam  melakukan  proses  prediksi  terhadap  jumlah  produksi  ubi  jalar  maka  akan  dilakukan  pengolahan  data dengan  melakukan  pengujian  data  secara  komputerisasi.  Proses  yang  dilakukan  sama  dengan  melakukan pelatihan terhadap data awal, namun dalam proses prediksi pengujian data yang dilakukan pada software Matlab R2001b menggunakan  model  arsitektur  2-10-1  untuk  mengetahui  seberapa  besar  keakuratan  suatu  model arsitektur  terbaik  yang  diperoleh.  Adapun  langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam  melakukan  proses  prediksi, yaitu sebagai berikut:
1) Melakukan perhitungan secara komputerisasi terhadap data input (data awal) dengan variabel yang berbeda dengan pelatihan sebelumnya.
2) Melihat  hasil  keluaran  target  dengan  menggunakan software  Matlab  R2011b dengan  menentukan parameter-parameter  yang  sudah  ditentukan.  Adapun  parameter-parameter  yang  digunakan  dalam proses pengujian model arsitektur terbaik untuk proses prediksi adalah sebagai berikut :
a) >>net=newff(minimum(P),[PP,TT],{‘tansig’,’purelin’},’traingd’);
Parameter  ini  digunakan  untuk  1 layer  input terdiri  dari  2  node,  1 hidden  layer yaitu  nilai lapisan tersembunyi yang ditentukan sebagai model arsitektur terbaik, dan 1 layer input terdiri dari 1 node.
b) >>net=IW{1,1,};
Parameter ini digunakan untuk menampilkan nilai bobot awal dari layer input ke hidden layer.
c) >>net.LW{2,1};
Parameter  ini  digunakan  untuk  menampilkan  nilai  bobot  awal  dari hidden  layer ke output layer.
d) >>net.b{2};
Parameter ini digunakan untuk menampilkan nilai bias awal dari hidden layer ke output layer.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 2, February 2021, Page 222-231 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
e) >>net.trainParam.epochs=10000;
Parameter ini digunakan untuk menentukan jumlah epoch maksimum pelatihan.
f) >>net.trainParam.goal= 0.001;
Parameter  ini  digunakan  untuk  menentukan  batas  nilai  MSE  agar  iterasi  dihentikan.  Iterasi akan berhenti jika MSE < batas yang ditentukan dalam net.trainParam.goal atau jumlah epoch yang telah ditentukan dalam net.trainParam.epochs.
g) >>net.trainParam.Lr=0.01;
Parameter ini digunakan untuk menentukan laju pembelajaran ( ∝ = learning rate). Default = 0.01, semakin besar nilai ∝ , maka semakin cepat pula proses pelatihan. Akan tetapi jika nilai ∝ algoritma menjadi tidak stabil mencapai titik minimum lokal.
h) <<net.trainParam.show=1000;
Parameter  ini  digunakan  untuk  menampilkan  frekuensi  perubahan  MSE  ( default :  setiap  25 epoch).
i) >>[a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,PP,[],[],TT)
Parameter ini digunakan untuk melihat keluaran yang dihasilkan oleh suatu jaringan.
3) Setelah  hasil  keluaran  target  diperoleh,  langkah  selanjutnya  yaitu  mencari  hasil  target  prediksi sebagai hasil jumlah angkutan umum dengan menggunakan persamaan sebagai berikut.
Target Prediksi = ( 0,1) ( )
0,8 Xn b a a −  − + (2)
Keterangan : 0,8 = nilai konstan (ketetapan) Xn = nilai yang didapatkan (hasil keluaran) a =  data minimum b = data maksimum
4) Setelah  hasil  prediksi  diperoleh,  susun  hasil  prediksi  tersebut  menjadi  data  baru  seperti  data  awal sebelumnya.
5) Lalu  melakukan  normalisasi  lagi  untuk  melakukan  proses  prediksi  selanjutnya  sesuai  aturan  yang sudah ditentukan.
b. Pengujian data menggunakan matlab R2011b model 2-10-1 (2020)
Dalam  melakukan  pengujian  data  untuk  memperoleh  hasil  prediksi  yang  diinginkan  menggunakan  model arsitektur  2-10-1  terbaik  yang  diperoleh  melalui  langkah  yang  sudah  dilakukan  penulis  menggunakan software Matlab  R2011b. Adapun  hasil  prediksi  terhadap  jumlah  pemberantasan  hama  untuk  tahun  2020  dapat  dilihat pada tabel 12. berikut.
Tabel 12. Hasil Prediksi 2020 2020 No Data Real Target Target Prediksi Prediksi 1 1292 0,33960 0,2934 1515 2 581 0,17076 0,1995 1155 3 978 0,26503 0,2810 1468 4 3652 0,90000 0,9268 3947
Pada  tabel  diatas  dapat  dijelaskan  bahwa  data  real  merupakan  data  awal  yang  diperoleh  dari  data  awal  jumlah pemberantasan hama tahun 2019, target merupakan hasil normalisasi data awal 2019, target prediksi merupakan hasil  keluaran  jaringan  yang  diperoleh  menggunakan software  Matlab  R2011b, sedangkan  target  merupakan hasil  prediksi  yang  diperoleh  melalui  persamaan  yang  sudah  ditentukan.  Hasil  prediksi  yang  akan  digunakan sebagai acuan jumlah pemberantasan hama untuk tahun 2020 dengan tingkat akurasi 75%.
c. Pengujian data menggunakan matlab R2011b model 2-10-1 (2021)
Dalam  hal  untuk  melakukan  hasil  prediksi  selanjutnya,  maka  data  tahun  2020  akan  digunakan  sebagai  target untuk  melakukan  pengujian  menggunakan Matlab .  Sebelum  dilakukan  pengujian  selanjutnya,  data  jumlah pemberantasan  hama  tahun  2015-2020  akan  dinormalisasi  lagi,  langkah  ini  terus  berlanjut  sampai  hasil  yang diinginkan  diperoleh  dalam  rentan  waktu  yang  sudah  ditentukan.  Adapun  hasil  prediksi  terhadap  jumlah pemberantasan hama untuk tahun 2021 dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 13. Hasil Prediksi 2021 2021 No Data Real Target Target Prediksi Prediksi 1 1515 0,34340 0,3168 2086

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
2 1155 0,24950 0,3003 2028 3 1468 0,33100 0,3077 2054 4 3947 0,97680 0,9888 4431
Pada tabel 13 diatas dapat dijelaskan bahwa data real merupakan data awal yang diperoleh dari data awal jumlah pemberantasan hama tahun 2020, target merupakan hasil normalisasi data awal 2020, target prediksi merupakan hasil  keluaran  jaringan  yang  diperoleh  menggunakan software  Matlab  R2011b, Sedangkan  target  merupakan hasil  prediksi  yang  diperoleh  melalui  persamaan  yang  sudah  ditentukan.  Hasil  prediksi  yang  akan  digunakan sebagai acuan jumlah pemberantasan hama untuk tahun 2021 dengan tingkat akurasi 75%.
d. Pengujian data menggunakan matlab R2011b model 2-10-1 (2022)
Hasil prediksi terhadap jumlah pemberantasan hama untuk tahun 2022 dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 14. Hasil Prediksi 2022 2022 No Data Real Target Target Prediksi Prediksi 1 2086 0,34340 0,3565 2949 2 2028 0,24950 0,2865 2739 3 2054 0,33100 0,2814 2723 4 4431 0,97680 0,9766 4811
Pada  tabel  diatas  dapat  dijelaskan  bahwa  data  real  merupakan  data  awal  yang  diperoleh  dari  data  awal jumlah  pemberantasan  hama  tahun  2021,  target  merupakan  hasil  normalisasi  data  awal  2021,  target  prediksi merupakan  hasil  keluaran  jaringan  yang  diperoleh  menggunakan software  Matlab  R2011b, sedangkan  target merupakan  hasil  prediksi  yang  diperoleh  melalui  persamaan  yang  sudah  ditentukan.  Hasil  prediksi  yang  akan digunakan sebagai acuan jumlah pemberantasan hama untuk tahun 2022 dengan tingkat akurasi 75%.
e. Data menggunakan matlab R2011b model 2-10-1 (2023)
Hasil prediksi terhadap jumlah pemberantasan hama untuk tahun 2023 dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 15. Hasil Prediksi 2023 2023 No Data Real Target Target Prediksi Prediksi 1 2949 0,61408 0,5647 4067 2 2739 0,55384 0,5920 4138 3 2723 0,54945 0,5597 4054 4 4811 1,14776 11482 2997
Pada  tabel  diatas  dapat  dijelaskan  bahwa  data  real  merupakan  data  awal  yang  diperoleh  dari  data  awal jumlah produksi  tahun 2022, target merupakan hasil normalisasi data awal 2022, target prediksi merupakan hasil keluaran  jaringan  yang  diperoleh  menggunakan software  Matlab  R2011b, sedangkan  target  merupakan  hasil prediksi yang diperoleh melalui persamaan yang sudah ditentukan. Hasil prediksi yang akan digunakan sebagai acuan jumlah pemberantasan hama untuk tahun 2023 dengan tingkat akurasi 75%.
f. Pengujian data menggunakan matlab R2011b model 2-10-1 (2024)
Hasil prediksi terhadap jumlah pemberantasan untuk tahun 2024 dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 16. Hasil Prediksi 2024
2024 No Data Real Target Target Prediksi Prediksi 1 4067 0,77867 0,7320 3970 2 4138 0,80240 0,8065 4076 3 4054 0,77433 0,7986 4065 4 2997 0,42249 0,3883 3480
Pada  tabel  diatas  dapat  dijelaskan  bahwa  data  real  merupakan  data  awal  yang  diperoleh  dari  data  awal jumlah  pemberantasan  hama  tahun  2023,  target  merupakan  hasil  normalisasi  data  awal  2023,  target  prediksi merupakan  hasil  keluaran  jaringan  yang  diperoleh  menggunakan software  matlab  R2011b, sedangkan  target merupakan  hasil  prediksi  yang  diperoleh  melalui  persamaan  yang  sudah  ditentukan.  Hasil  prediksi  yang  akan digunakan sebagai acuan jumlah pemberantasan hama untuk 2024 dengan tingkat akurasi 75%.
Pada penelitian ini, penulis melakukan prediksi dalam waktu 5 tahun kedepan. Berdasarkan hasil prediksi yang diperoleh, jumlah pemberantasan hama mengalami perubahan setiap tahunnya. Namun dalam hal ini, hasil
Volume 2, No. 2, February 2021, Page 222-231 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
prediksi  yang  diperoleh  menggunakan  model  terbaik  yang  diperoleh  2-10-1  dengan  tingkat  akurasi  75% merupakan suatu hal yang masih merupakan ramalan yang dapat digunakan acuan atau tidak dengan menerapkan suatu  algoritma backpropagation .  Dengan  hasil  prediksi  yang  sudah  diperoleh  dapat  sebagai  antisipasi  pihak perkebunan unit kebun bah jambi.

## 4 . KESIMPULAN
Dalam  penerapan  algoritma backpropagation, menggunakan  beberapa  model  arsitektur  sangat  mempengaruhi untuk memperoleh hasil yang maksimal. Dari kelima model arsitektur yang digunakan, 2-10-1 merupakan model arsitektur  terbaik  dengan  tingkat  akurasi  75%.  Pada  pelatihan  dari  kelima  model  arsitektur  yang  digunakan, dihasilkan berbagai  macam  hasil akurasi  algoritma backpropagation. Pemilihan model arsitektur terbaik  sangat berpengaruh untuk mendapatkan tingkat keakurasian yang optimal.

## REFERENCES
[1] J. Angelina and N. Rizkyani, “Identifikasi Hama Kelapa Sawit menggunakan Metode Certainty Factor,” vol. 12, no. 1, pp. 58–63, 2020.
[2] Z.  A.  Matondang,  “Jaringan  syaraf  tiruan  dengan  algoritma  backpropagation  untuk  penentuan  kelulusan  sidang skripsi,” pp. 84–93, 2013.
[3] Julpan, E. B. Nababan, and M. Zarlis, “Analisis Fungsi Aktivasi Sigmoid Biner dan Sigmoid Bipolar Dalam Algoritma Backpropagation Pada Prediksi Kemampuan Siswa,” J. Teknovasi , vol. 02, pp. 103–116, 2015.
[4] D.  Syahfitri,  A.  P.  Windarto,  M.  Fauzan,  and  Solikhun,  “Peningkatan  Nilai  Akurasi  Prediksi  Algortima Backpropogation (Kasus : Jumlah Pengunjung Tamu pada Hotel berbintang di Sumatera Utara),” J. Inf. Syst. Res. , vol. 2, no. 1, pp. 90–101, 2020.
[5] A. A. Fardhani, D. I. N. Simanjuntak, and A. Wanto, “Prediksi Harga Eceran Beras Di Pasar Tradisional Di 33 Kota Di Indonesia Menggunakan Algoritma Backpropagation,” J. Infomedia , vol. 3, no. 1, 2018.
[6] D. H. Tanjung, “Jaringan Saraf Tiruan dengan Backpropagation untuk Memprediksi Penyakit Asma,” pp. 28–38, 2015.